9类职场压力下实测22个模型:最强者仍约6%决策不可靠,且79%的违规被伪报成合规
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世代遗传算法协调专用LLM智能体进化科学假设,药物重定位任务全面超越六大基线
按AI输出的直接用途把游戏AI组织为六大角色,统一梳理能力迁移、制品复用与证据强度。
Gavel用两个线性投影从冻结LLM自身前向传播中读出路由信号,无需技能文本进入上下文
Dream-RSI:通过演化世界实现递归自我改进
👍 148把探索历史变成回放模拟器,让智能体在梦境中低成本进化探索策略
让通用编码智能体直接充当机器人策略,零训练完成装配、搭建、骰子、投掷与叠毛巾等真实操作。
提出每token Elo指标:智能体测试时收益递减终不如独立采样,人类超线性,拐点指导算力分配
把设计方向变成显式中间决策,让UI智能体在固定解码设置下探索多样方案
用多轮持续搜索逼裁判读新证据,大幅提升超长智能体日志的根因归因准确率
用上下文赌臂分配昂贵评估并周期性进化技能库,成本降55–58%且性能最优
元智能体在不知下游任务时自主预习环境并制备工件,让冻结求解器性能普遍提升
以顺序干预定位失败责任智能体,再聚类抽象文本梯度以优化多智能体提示词
封堵SWE-Bench Pro的答案泄漏并修复题目缺陷,发布731题防作弊验证版基准
专家轨迹模仿在进化框架下令弱模型全面退步,在线策略单回合修正可保框架适配并持续增益
首个用 LLM 智能体贯通自动驾驶规划器场景测试全流程的统一对话式框架
把适应从智能体侧转向环境侧,用分阶段增强反馈破解长程RL奖励稀疏
生产级遥测揭示:LLM交易agent的行为由滑块、渲染与订单路径决定,而非模型推理。
模型只解释问题,确定性策略执行预写分析程序,答案与证据可复现
多智能体系统自动生成并优化 TPU 内核,几何平均加速 1.58 倍,媲美人类专家
无需验证器:动态量规评分,轨迹优势按步闭式重分配,长程智能体RL训练超越真值奖励基线